export const metadata = {
  sidebar_position: 50,
  title: "Інструменти інженерії запитів",
};

# Інструменти інженерії запитів

Цей розділ містить список інструментів, що не належать до інтегрованого середовища розробки (ІСР), але корисні для створення запитів.

## Розробка запитів, тестування та об’єднання

### [LangChain](https://github.com/hwchase17/langchain/)

> Великі мовні моделі (ВММ) з’являються як трансформаційна технологія, що дозволяє розробникам створювати застосунки, які вони раніше не могли. Однак, використання ВММ ізольовано часто є недостатнім, щоб створити справді сильний застосунок – справжня потужність приходить, коли ви можете поєднати їх з іншими джерелами обчислень або інформації.

> Ця бібліотека призначена для допомоги в розробці таких типів застосунків.

### [Dust.tt](https://dust.tt)

> Платформа Dust допомагає створювати застосунки на основі ВММ у вигляді ряду запитових викликів до зовнішніх моделей. Вона забезпечує простий у використанні графічний інтерфейс користувача для побудови ланцюгів із запитів, а також набір стандартних блоків і власну мову програмування для розбору та обробки результатів застосування мовної моделі.

> У ні є низка функцій, щоб зробити розробку застосунків швидшою, легшою та надійнішою:

- огляд кількох відповідей паралельно;
- перевірка результатів виконання;
- версифікація ланцюжків запитів;
- спеціальна мова програмування для обробки даних і тексту;
- інтеграція API для різних моделей і зовнішніх сервісів.

### [OpenPrompt](https://thunlp.github.io/OpenPrompt/)(@ding2021openprompt)

> Навчання на основі запитів – це найновіша парадигма для адаптації попередньо навчених мовних моделей (Pre-trained language model, PLM) до завдань з обробки природної мови (Natural Language Processing, NLP), яка змінює введений текст за допомогою текстового шаблону та безпосередньо використовує PLM для виконання попередньо навчених завдань. OpenPrompt – це бібліотека, створена на основі PyTorch, що надає стандартну, гнучку та розширену структуру для розгортання послідовності навчання на основі запитів. OpenPrompt підтримує завантаження PLM безпосередньо з платформи huggingface transformers. У майбутньому ми також підтримуватимемо PLM, реалізовані іншими бібліотеками.

### [BetterPrompt](https://github.com/stjordanis/betterprompt)

> ⚡ Перевірте набір запитів для ВММ, перш ніж надсилати їх на виробництво⚡

### [Prompt Engine](https://github.com/microsoft/prompt-engine)

> Бібліотека службових програм NPM для створення та підтримки підказок для ВММ.

### [Promptify](https://github.com/promptslab/Promptify)

> Покладатися лише на ВММ часто недостатньо для створення застосунків та інструментів. Щоб повністю розкрити їхній потенціал, необхідно інтегрувати ВММ з іншими джерелами обчислень або знань і підготувати конвеєр передачі даних до виробництва.

> Ця бібліотека спрямована на допомогу в розробці конвеєра передачі даних для використання ключів API у ВММ під час виробництва, вирішення завдань NLP, таких як розпізнавання іменованих сутностей (Named Entity Recognition, NER), класифікація, запитання, відповіді, підсумовування, перетворення тексту в графік тощо, а також надання потужних агентів для створення чат-агентів для різних завдань.

### [TextBox](https://github.com/RUCAIBox/TextBox)(@tang2022textbox)

> TextBox 2.0 – це сучасна бібліотека написання тексту на основі Python і PyTorch, яка зосереджена на побудові уніфікованого та стандартизованого конвеєра передачі даних для застосування попередньо навчених мовних моделей до написання тексту:

### [ThoughtSource](https://github.com/OpenBioLink/ThoughtSource)

> «ThoughtSource – це центральний відкритий ресурс і спільнота, що зосереджені на даних та інструментах для механізму ходу думок у міркуванні у великих мовних моделях (Вей, 2022). Наша довгострокова мета полягає в забезпеченні надійних і стійких міркувань у передових системах ШІ для сприяння розвитку наукових досліджень та медичної практики.»

## Інші приклади інструментів для інженерії запитів

### [GPT Index](https://gpt-index.readthedocs.io/en/latest/)(@Liu_GPT_Index_2022)

> GPT Index – це проєкт, що складається з набору структур даних, призначених для полегшення використання великих зовнішніх баз заповнених інформацією з ВММ.

### [Deforum](https://github.com/HelixNGC7293/DeforumStableDiffusionLocal)

Анімаційні відео створені з допомогою ШІ

### [Visual Prompt Builder](https://tools.saxifrage.xyz/prompt)

Будування запитів візуально

### [Interactive Composition Explorer](https://github.com/oughtinc/ice)

> ICE – це бібліотека Python і візуалізатор-відтворювач для програм мовної моделі.

### [PTPT - Prompt To Plain Text](https://github.com/LeslieLeung/PTPT)

> PTPT – це інструмент командного рядка, який дозволяє легко конвертувати звичайні текстові файли, використовуючи попередньо визначені запити, за допомогою ChatGPT. Завдяки PTPT ви можете без особливих зусиль створювати формати запитів і ділитися ними, полегшуючи співпрацю та налаштування. Крім того, підписавшись, ви отримуєте доступ до ще більшої кількості запитів, щоб покращити процес вашої роботи. Якщо ви зацікавлені в інженерії запитів, ви можете використовувати PTPT, щоб розробити та поділитися своїми запитами.

### [Orquesta AI Prompts](https://orquesta.cloud/platform/ai-llm-prompts)

> Платформа для співпраці з низьким кодом для запитів ШІ

- Повне управління життєвим циклом запитів (від ідеї до збору відгуків).
- Функції та безпека корпоративного рівня.
- Підтримка публічних, приватних і спеціальних ВММ.
- Запити на основі спеціального контексту та бізнес-правил. Оцінювання на останньому етапі.
- Реєстрація в режимі реального часу та збір даних щодо продуктивності та економіки запитів.

### Інше

https://gpttools.com
